스마트폰의 빠른 확산과 웹 기술의 발전과 더불어 스마트폰을 통한 불법 콘텐츠 유출 가능성이 심화됨에 따라 스마트폰 포렌식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰 내 증거 데이터는 기존의 모바일 디바이스에서 제공되었던 문자메시지, 송수신 히스토리 정보 외에 이메일, 웹 검색 히스토리, 사용자 이동경로, 소셜 네트워크 클라이언트 파일도 중요한 기록 정보로 제공된다. 이에 본 연구에서는 스마트폰 내 저장되어 있는 불법 콘텐츠 사용 흔적을 추출하여 소셜 네트워크에서의 불법 콘텐츠 유통 상황을 대응하고자 한다.
기업은 브랜드 인지도 제고와 제품 판매를 위한 공중과의 소통 창구로 소셜미디어를 적극 활용해 왔다. 특히 팬데믹은 효과적인 비대면 소통 채널로서 소셜미디어의 역할이 부상하는 계기가 되었다. 그러나 기업의 사업 성격에 따른 소셜미디어 활용 전략의 차이에 관한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 기업을 B2B와 B2C로 구분하여 두 집단 간 이용자 인게이지먼트에 영향을 미치는 소셜미디어 콘텐츠 구성 요소에 차이가 있는지를 실증적으로 알아보았다. 분석을 위해 국내 시가총액 상위 100대 기업 중 페이스북 팬페이지를 운영하는 기업 22개를 대상으로 2020년 1월 1일부터 12월 31일까지 게재한 콘텐츠를 살펴보았다. 그 결과 B2C 기업은 콘텐츠 제작 시 B2B 기업보다 동영상을 더 많이 사용해 생생함을 강조했으며, 정보 검색 용이성 측면에서 해시태그를 더 많이 사용했고, 본문에서는 제품명을 더 많이 언급한 것으로 나타났다. 반면 B2B 기업은 콘텐츠 제작 시 이미지를 선호했으며, 용이한 정보 검색을 위해 하이퍼링크를 더 많이 사용했고, 본문에서 제품보다는 회사명을 더 많이 언급했다. 콘텐츠 구성 요소와 인게이지먼트 간의 관계에서 B2B 기업은 이미지가 포함된 경우와 본문 길이가 긴 경우 인게이지먼트 지표(좋아요, 댓글, 공유 수)가 높아졌으나, 하이퍼링크와 URL이 포함된 경우 반대로 인게이지먼트가 낮아졌다. B2C 기업에서는 본문 길이가 길수록 인게이지먼트가 유의미하게 증가함을 확인하였다. 본 연구는 기업 실무자나 운영자가 회사의 특성에 맞춰 인게이지먼트를 높일 수 있는 소셜미디어 전략을 수립하는 데 실무적인 시사점을 제공한다.
최근, 이질적인 형태의 멀티미디어 데이터들의 증가와 함께, 멀티미디어 콘텐츠들의 저장 및 검색의 중요성이 대두되고 있다. 기존의 검색 엔진들은 대부분 텍스트 데이터만을 대상으로 하고 있으며, 특별한 도메인에서는 객체 지향 데이터베이스, 객체 관계 데이터베이스 등 별도의 데이터베이스를 활용하여 검색에 사용하고 있다. 본 논문에서는 다양한 멀티미디어 콘텐츠들의 저장 및 색인에 유연한 가변 속성 포스팅 구조를 제안한다. 제안하는 가변 포스팅 구조는 벡터의 개념을 사용하여 포스팅의 속성을 추가할 수 있게 하였다. 본 논문에서 제안하는 포스팅 구조는 이질적인 형태의 멀티미디어 콘텐츠들을 각 콘텐츠들의 속성에 따라 가변적으로 저장 구조를 정의하고, 이에 따라 인덱스를 구축할 수 있는 확장성 있는 방안이다.
본 연구에서는 귀농 귀촌인들이 성공적인 정착을 할 수 있는 계기를 마련하고자 '소셜미디어' 활용 사례를 연구하였다. 연구를 위해 귀농 귀촌 현상을 살펴보고 소셜미디어의 중요성을 알아보았다. 귀농 귀촌인 대상을 선정하여 인터뷰를 진행하였으며 필립코틀러의 마켓4.0의 5가지 마켓경로(인지, 호감, 질문, 행동, 옹호)와의 연관성을 사례분석을 통해 살펴보았다. 연구결과로 첫째, 귀농 귀촌인이 직접 재배하는 친환경 농산물을 성공적으로 판매할 수 있었던 주요 원인은 다음과 같다. 첫째, 소셜미디어를 적극적으로 활용했다. 둘째, 계절마다 농산물을 재배하고 수확하는 과정을 체험할 수 있는 프로그램을 운영하여 농산물에 대한 만족도를 높였다. 셋째, 현장체험 및 농산물의 사용 후기, 가격 등을 다양한 채널에서 검색을 가능하게 했으며 각 채널마다 고객과의 소통을 원활하게 했다. 넷째, 소셜미디어 운영에 있어 지속적으로 새로운 콘텐츠를 노출하여 연속적인 구매활동을 유도했다. 다섯째, 구매 후기를 활용하여 재구매를 유도했다.
모바일의 기술 발전과 소셜미디어 사용의 증가로 수없이 많은 멀티미디어 콘텐츠들이 생성되고 있다. 이러한 많은 양의 콘텐츠 중에서 사용자가 원하는 이미지를 효율적으로 찾기 위해 의미 기반 이미지 검색을 이용한다. 이 검색 기법은 이미지에 의미 있는 정보들을 이용하여 사용자가 찾고 자하는 이미지를 정확하게 찾을 수 있다. 본 연구에서는 모바일 환경에서 이미지가 가질 수 있는 의미적 정보를 어노테이션 하고 이와 더불어 모바일에 있는 이미지에 풍성한 어노테이션을 위해 딥러닝 기술을 이용하여 다양한 태그들을 자동 생성하도록 구현하였다. 이렇게 생성된 어노테이션 정보들은 의미적 기반 태그를 통해 RDF 트리플로 확장된다. SPARQL 질의어를 이용하여 의미 기반 이미지 검색을 할 수 있다.
본 연구는 관심사형이라고 불리우는 3세대 SNS인 소셜 큐레이션 서비스에 대해 교육적 활용 가능성을 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 9명의 대학생을 선정하여 약 50일간 소셜 큐레이션 서비스를 사용하게 한 후 Focus Group Interview(이하 FGI)를 실시하여 그 답변을 분석하였다. 자료 분석을 위해서는 NVivo 10 프로그램이 사용되었다. 분석 결과 소셜 큐레이션 서비스는 다양한 정보 수집, 나만의 카테고리 생성을 통한 분류 및 정리, 관심사에 대한 지속적 업데이트 가능, 기존 SNS에 비해 상대적 박탈감 감소가 장점으로 도출되었다. 보완 및 개선 사항으로는 한국어 콘텐츠 부족, 서비스의 단조로움이 제시되었는데 이를 해결하기 위해선 지속적 홍보가 필요한 것으로 나타났다. 또한 교육적 활용 측면에서는 개인, 팀별로 구분하여 개인은 자발적 정보 검색 및 활용, 나만의 자료 구성 가능, 자기주도적 학습 촉진이 가능하며, 팀별로는 공유를 통한 토론 활동, 발표 활동 가능성을 확인할 수 있었다.
웹에서 정보 구매자들의 성향은 가성비에서 가심비 형태로 변해가는 추세이다. 멀티미디어 콘텐츠 추천에도 그러한 흐름이 있는데, 바로 폭소노미 (Folksonomy) 기반의 분위기를 이용한 추천 방법이다. 하지만 이런 방법의 경우 동의어를 고려하지 못한다는 문제점이 존재한다. 이 문제를 해결하기 위해 일부 연구에서는 Thayer모델의 12 분위기를 AV(Arousal and Valence)값으로 정의하여 그 문제점을 해결하였지만, 추천 성능이 재현 수준 0.1에서 키워드 기반 검색 방법보다 떨어지는 문제점을 보였다. 본 논문에서는 재현 수준 0.1에서도 키워드 기반 검색 방법과 동일한 추천 성능을 유지하면서 동의어 문제를 해결할 수 있도록 멀티미디어 콘텐츠의 분위기 벡터를 이용하는 방법을 제안하였다. 또한, 추천 성능 분석을 위해 기존 AV값 기반 방법과 키워드 기반 방법과 비교 분석하였다. 추천 성능 분석결과, 본 논문에서 제안한 방법이 전체적으로 기존 방법들 보다 우수한 추천 성능을 보였다.
다크웹(Dark Web)은 마약, 불법 촬영물, 해킹, 무기 등 불법 콘텐츠의 공유 및 거래가 이루어지는 인터넷 영역으로서 최근에는 소셜미디어와 연계된 형태로 범죄 양상이 변화하고 있다. 본 논문에서는 최근 국내 외 사회 문제로 대두되고 있는 마약 범죄를 추적하기 위한 다크웹 수사 기술로서 다크웹 사용자를 소셜미디어로 유인하는 마약 정보 수집체계를 개발한다. 먼저 미국 마약단속국에서 공개한 대표적인 마약 용어 3개의 표준어 및 은어를 검색 키워드로 사용하여 마약 관련 다크웹을 수집하고, 수집된 다크웹을 크롤링하여 소셜미디어 계정 링크를 추출한다. 본 논문에서는 다양한 소셜미디어 중, 트위터 및 텔레그램 접속 링크를 수집하였으며 실험 결과, 접속 가능한 총 54개 다크웹 도메인의 9,046개 웹 페이지에서 트위터 유인 링크 567개, 텔레그램 유인 링크 118개를 추출하였다.
사용자들이 미디어를 접하는 디바이스 환경이 다양화되고 그 속에서 접할 수 있는 콘텐츠의 양은 많아졌다. 특히 급속도로 발전한 모바일 환경에서 사용자들은 개인화된 기기를 사용하여 콘텐츠를 소비하고 주변 사용자들과 경험을 공유한다. 콘텐츠 제공 서비스에서는 이러한 개인의 콘텐츠 소비 이력 및 SNS 관계에서 발생한 데이터를 분석하여 활용함으로써 콘텐츠 소비를 활성화하고자 한다. KBS에서도 이러한 동향에 맞추어 방송콘텐츠 추천검색 연구와 실시간 TV캡처 및 소셜 공유 연구를 진행하였으며, 그 과정에서 많은 양의 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 방법의 필요성을 절감하게 되었다. 데이터 분석이 필요한 두 과제에서 진행한 내용을 기술하고 대용량 데이터 처리기법을 활용하여 상용화 서비스를 구축할 계획을 소개한다.
최근 인터넷과 스마트 폰의 발달로 사용자들 사이의 관계를 통해 다양한 정보를 생성하고 공유할 수 있는 소셜 미디어 서비스가 활발히 이용되고 있다. 특히 정보의 양이 방대해지고 신뢰할 수 없는 정보가 증가함에 따라 사용자에게 필요한 정보를 제공해 줄 수 있는 전문가 추천 기법에 대한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 관심 분야, 인적 관계, 응답 품질을 고려한 전문가 추천 기법을 제안한다. 사용자의 관심 분야는 사용자가 소셜 네트워크상의 활동을 분석해 최신의 사용자의 관심 분야 지수를 판단한다. 사용자의 인적 관계는 소셜 네트워크상의 같은 관심분야의 사용자만을 추출하여 인적 관계를 구축하여 인적 관계 지수를 판단한다. 사용자의 응답 품질은 사용자의 응답 속도와 응답 내용을 고려하여 응답 품질 지수를 판단한다. 마지막으로 사용자의 관심 분야, 인적 관계, 응답 품질을 합하여 사용자의 전문가 지수를 판단하고 사용자의 질의를 분석하여 질의와 전문가 그룹을 매칭하여 전문가를 추천한다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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